14-深度学习-高级【课程内容】理解RNN网络的数据流，了解BPTT算法，理解用于RNN网络的文本向量化方法，理解文本ensemble过程，理解Attention机制，构建用于文本分类的神经网络，熟悉RNN基础上的复杂网络结构Seq2seq。【实战部分】新闻分类实战(与传统分类算法做对比)、文本生成实战【课程目标】1）利用pytorch构建RNN网络，熟悉文本向量化过程，完成RNN网络的训练过程，理解文本生成过程，理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。自由讨论学习：1、阶段考试；2、小组答辩项目实操；3、知识点回顾及重难点梳理与解答。【第五阶段】企业实用项目15-人工智能互联网应用：自动驾驶项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。16-深度学习企业应用：图像人脸识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。17-深度学习企业应用：聊天机器人（NLP应用）项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。18-人工智能企业应用：语音识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。19-人工智能面试攻略公司人工智能岗位重要技能需求。深度人工智能学院模型部署交付课程。江苏人工智能培训心得
这里需要说明的是，神经元中的激励函数，并不限于我们前面提到的阶跃函数、Sigmod函数，还可以是现在深度学习常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。简单来说，神经网络的学习过程，就是通过根据训练数据，来调整神经元之间的连接权值（connectionweight）以及每个功能神经元的输出阈值。换言之，神经网络需要学习的东西，就蕴含在连接权值和阈值之中。误差逆传播算法对于相对复杂的前馈神经网络，其各个神经元之间的链接权值和其内部的阈值，是整个神经网络的灵魂所在，它需要通过反复训练，方可得到合适的值。而训练的抓手，就是实际输出值和预期输出值之间存在着“误差”。在机器学习中的“有监督学习”算法里，在假设空间中，构造一个决策函数f，对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个实际输出值Y和原先预期值Y’可能不一致。于是，我们需要定义一个损失函数（lossfunction），也有人称之为代价函数（costfunction）来度量这二者之间的“落差”程度。这个损失函数通常记作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，为了方便起见，这个函数的值为非负数（请注意：这里的大写Y和Y’，分别表示的是一个输出值向量和期望值向量，它们分别包括多个不同对象的实际输出值和期望值）。甘肃人工智能培训学费深度人工智能学院算法工程师实战课程试听。
轻量级网络设计轻量级网络设计是目前热门的加速方式，我们常见的mobileNet的设计就是这个轻量级网络设计的典型案例。这里也有几种常用的方法分解卷积，将大卷积核分解为几个小的卷积核，这样其运算参数量就会降低。例如一个7x7的卷积核可以被分解为3个3x3的卷积核，它们的感受野相同，计算量后者要小，例如一个kxk的卷积核可以被分解为一个kx1和一个1xk的卷积核，其输出大小也相同，计算量却不同分组卷积，在早期硬件显存不够的情况下，经常用分组卷积来进行降低计算量，将特征通道分为不同的n组，然后分别计算Depth-wiseSeparableConv，深度可分离卷积，较早是mobileNet中提出来的，加速降低了卷积过程中的计算量。将普通卷积的深度信息分离出来，然后再利用1x1卷积将维度还原，即降低了计算量又在一定程度上使得特征图的通道重组，加速非常好Bottle-neckDesign，经常被用在轻量级网络的设计上，例如mobileNetV2就使用了反瓶颈层去设计网络。NeuralArchitectureSearch，简称NAS，从2018年AutoML问世以来，NAS发展非常的火，这种小型的网络结构是被训练自动搭建出来的。给机器限定一个搜索空间，让机器自己学习搭建一个高校的网络，总目前的效果来看。
“空战演进”项目可为美军“忠诚僚机”等有人/无人混合编组项目提供支撑。“忠诚僚机”项目主要解决有人机与无人机的作战编组内协同问题，其框架内研发了多型无人机，包括XQ-58A“女武神”、F-16战斗机的无人化版本QF-16等，主要承担侦察、电子战、对地打击等任务，但其研发初衷就有作为空战型无人机的考虑，且技战术性能也可以基本满足未来无人歼击机的要求。可以预测，“空战演进”项目将使用这些无人机作为演示验证和飞行试验的平台。“空战演进”项目主要面向无人歼击机一类的空战型无人机，其作战对象主要是其他国家或对手的有人或无人机，以制空权作战为主要任务。无人机具备与有人机空中格斗的能力，这是前所未有的。迄今为止，只有一起无人机与有人机空战的战例。2002年12月23日，美军一架“捕食者”无人机在伊拉克南部地区执行侦察任务，被伊拉克空军老旧的米格-25战斗机击落。“捕食者”为侦察-打击型无人机，不具备空中格斗能力，因此此次空战结果不具代表性。在直接交战任务上，“人工智能+无人机”可以取代“人类飞行员+有人机”。可以设想，在未来空战中，人类飞行员在与敌方“人工智能+无人机”作战系统对抗时。深度人工智能学院线上线下双模式教学。
过去20年中出现了不少优良的特征算子，比如有名的SIFT算子，即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被较多地应用在图像比对，特别是所谓的structurefrommotion这些应用中，有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子，它可以提取物体，比较鲁棒的物体边缘，在物体检测中扮演着重要的角色。这些算子还包括Textons，Spinimage，RIFT和GLOH，都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前，占领视觉算法的主流。几个（半）成功例子这些特征和一些特定的分类器组合取得了一些成功或半成功的例子，基本达到了商业化的要求但还没有完全商业化。一是八九十年代的指纹识别算法，它已经非常成熟，一般是在指纹的图案上面去寻找一些关键点，寻找具有特殊几何特征的点，然后把两个指纹的关键点进行比对，判断是否匹配。然后是2001年基于Haar的人脸检测算法，在当时的硬件条件下已经能够达到实时人脸检测，我们现在所有手机相机里的人脸检测，都是基于它或者它的变种。第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组合起来的就是有名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了所有的算法，取得了比较不错的成绩。人工智能学院行人车辆检测项目。青海人工智能培训会
深度人工智能学院循环神经网络课程。江苏人工智能培训心得
明确了各个神经元“纠偏”的职责之后，下面就可以依据类似于感知机学习，通过如下加法法则更新权值：对于输出层神经元有：对于隐含层神经元有：在这里，η∈(0,1)表示学习率。在实际操作过程中，为了防止错过极值，η通常取小于。hj为神经元j的输出。xjk表示的是神经单元j的第k个输入。题外话：LeCun成功应用BP神经网络在手写邮编识别之后，与LeCun同在一个贝尔实验室的同事VladimirVapnik（弗拉基米尔·万普尼克），提出并发扬光大了支持向量机(SupportVectorMachine)算法。SVM作为一种分类算法，对于线性分类，自然不在话下。在数据样本线性不可分时，它使用了所谓“核机制(kerneltrick)”，将线性不可分的样本，映射到高维特征空间(high-dimensionalfeaturespace)，从而使其线性可分。自上世纪九十年代初开始，SVM在图像和语音识别等领域，获得了广大而成功的应用。在手写邮政编码的识别问题上，LeCun利用BP算法，把错误率整到5%左右，而SVM在1998年就把错误率降到低至。这远超越同期的传统神经网络算法。就这样，万普尼克又把神经网络研究送到了一个新的低潮！江苏人工智能培训心得
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